Gastos de OpenAI y Anthropic en IA: Camino a las Pérdidas

Desafíos Financieros para OpenAI y Anthropic: Los Costos de los Modelos de IA Superan los Ingresos

OpenAI y Anthropic muestran un crecimiento exponencial de ingresos, pero los costos de cómputo para entrenar modelos están aumentando aún más rápido. Según informes financieros internos proporcionados a inversores, OpenAI pronostica $121 mil millones en gastos de cómputo en 2028. Incluso con ingresos duplicados, la empresa espera $85 mil millones en pérdidas —pérdidas récord para una empresa cotizada.

Anthropic gasta menos en entrenamiento, pero la tendencia es similar: cada paso en el desarrollo de la inteligencia de los modelos requiere inversiones cada vez mayores. Las empresas reportan rentabilidad usando dos métricas —con y sin gastos de I+D. Sin costos de cómputo, OpenAI alcanza beneficios operativos en 2026, Anthropic en un escenario optimista.

Los costos de inferencia consumen más de la mitad de los ingresos para ambas empresas, aunque la proporción está disminuyendo. OpenAI también asume costos por usuarios gratuitos de ChatGPT que no generan ingresos.

Diferencias en los Modelos de Monetización

OpenAI se basa en convertir usuarios gratuitos en de pago, mientras que Anthropic se enfoca en el segmento empresarial. Casi todos los ingresos de Anthropic provienen de clientes empresariales, lo que asegura estabilidad.

Las metodologías contables difieren: Anthropic incluye las ventas a través de socios AWS y GCP en sus ingresos, OpenAI no lo hace. Esto distorsiona las comparaciones financieras directas.

Surgieron dinámicas competitivas en la respuesta de OpenAI al lanzamiento de Claude Code: la empresa redirigió recursos hacia Codex y fortaleció sus esfuerzos B2B.

• Métricas Financieras Clave:

- OpenAI: punto de equilibrio después de la década de 2030 incluyendo entrenamiento.

- Anthropic: antes, pero dependiente del escenario.

- Inferencia: >50% de los ingresos para ambas.

- Usuarios gratuitos: carga significativa para OpenAI.

Preparación para la OPI y Cambios Institucionales

Ambas empresas planean OPIs a finales de 2026. Para atraer sumas récord, los banqueros aceleraron la inclusión de nuevos emisores en el índice Nasdaq, abriendo acceso a pools de capital más grandes.

Los pronósticos indican miles de millones continuos en quema de efectivo: se necesitan inversiones para mantener el ritmo de desarrollo. El punto de equilibrio sigue siendo una perspectiva lejana debido al aumento de costos para modelos de vanguardia.

Puntos Clave:

• Gastos de entrenamiento superan los ingresos: $121 mil millones vs. $85 mil millones en pérdidas para OpenAI en 2028.
• Dos métricas de rentabilidad ocultan la imagen real sin I+D.
• La inferencia consume >50% de los ingresos, el tráfico gratuito añade carga.
• Anthropic se beneficia del enfoque B2B y ventas con socios.
• La OPI de 2026 requerirá inversiones institucionales para cubrir déficits.

Implicaciones para la Industria de la IA

La situación resalta un desafío sistémico: las leyes de escalado demandan cómputo exponencial. Para desarrolladores intermedios/senior, esto significa optimizar modelos para eficiencia en inferencia y explorar paradigmas alternativos que reduzcan la dependencia de cómputo.

— Editorial Team